Podrobna raz?lenitev spredaj - konec in zadaj - kon?ni inteligentni algoritmi v nadzornih sistemih

1. Sprednja - kon?na algoritma

Thespredaj - konecAlgoritmi delujejo neposredno v enoti kamere, pogosto uporabljajoOBLIKOVANJE RA?UNANJEzmogljivosti. Namen teh algoritmovObdelajte podatke o surovih senzorjih lokalno, s ?imer se zmanj?a pasovna ?irina in obremenitev stre?nika z izvajanjem predhodnih nalog na ravni kamere. Razi??ite glavne komponente:

a. Strojna oprema in integracija senzorjev kamere

Sodobne nadzorne kamere vklju?ujejo ve? vrst senzorjev:

• Senzorji slike (CMOS, CCD): Zajem vizualnih podatkov (slik in videoposnetkov) v razli?nih svetlobnih pogojih.
• Infrarde?i (IR) senzorji: Omogo?i fotoaparat, da zajame video v nizki svetlobi ali popolni temi.
• Senzorji lidarja in globine: Izmerite razdalje in zaznajte predmete v 3D prostoru, ki so uporabne za razlikovanje med predmeti in ozadjem v prizori??u.
• Mikrofoni: V?asih integriran za avdio - na osnovi analitike.

Ti senzorji po?iljajo surove podatke v procesorsko enoto, kjer so algoritmi v?e?Slika pred - obdelavose uporabljajo.

b. Slika pred - obdelavo in zmanj?anje hrupa

Preden uporabite kakr?no koli zapleteno analizo,Slika pred - obdelavoje klju?nega pomena za izbolj?anje kakovosti posnetkov, zlasti v slabih svetlobnih pogojih ali hrupnih okoljih:

• Ozna?evanje algoritmov: Odstranite hrup senzorja, obi?ajno z uporabo filtrov, kot soGaussova zamegljenost or ne - lokalna pomeni ozna?evanje.
• Nastavitev kontrasta in svetlosti: Algoritmi kotIzravnava prilagodljivega histogramaPrilagodite svetlost in kontrast za izbolj?anje vidljivosti.
• Zaznavanje robov: Odkrivanje robov (npr.Operator Sobel, Zaznavanje roba) lahko pomaga dolo?iti meje predmeta, kar je klju?nega pomena za sledenje predmetov.

c. Zaznavanje gibanja in od?tevanje ozadja

Zaznavanje gibanjaje ena temeljnih nalog, ki jih opravljajo algoritmi spredaj - kon?ne. Pogosto temelji na na?elu primerjave zaporednih okvirjev za odkrivanje premikajo?ih se predmetov.

• Od?tevanje ozadja: Tehnika, kjer algoritem od trenutnega okvira od?teje referen?ni model ozadja. Vsaka pomembna sprememba je ozna?ena kot gibanje.
• Razlike v okvirju: Enostavnej?i pristop, pri katerem algoritem izra?una razliko med zaporednimi okviri, za ozna?evanje regij, kjer so se zgodile spremembe.
• Opti?ni tok: Bolj izpopolnjena metoda, ki analizira gibanje intenzivnosti pik v zaporednih okvirih za odkrivanje gibanja, ki se pogosto uporablja v povezavi zKalmanovi filtriza sledenje.

d. Zaznavanje in sledenje predmetov

Spredaj - Konec se odkrivanje predmetov in sledenje poteka lokalno za prepoznavanje in sledenje predmetov (npr. Ljudje, vozila, ?ivali). Glavne tehnike vklju?ujejo:

• Yolo (gleda? samo enkrat): Stanje - od - algoritma umetnosti, ki lahko v resni?nem ?asu zazna ve? predmetov. Yolo deli sliko v omre?je in napoveduje omejene polja za vsak predmet v mre?i.
• Klasifikatorji Haar Cascade: Uporablja se za enostavnej?e naloge za odkrivanje predmetov, kot je odkrivanje obrazov, ki temeljijo na pred - usposobljenimi klasifikatorji.
• Kalmanov filter: Uporablja se zasledenjepremikanje predmetov po okvirjih. Ocenjuje stanje premikajo?ega se objekta (polo?aj, hitrost) in napoveduje svoj prihodnji polo?aj.

e. Zaznavanje in spro?ilci dogodkov anomalije

Zaznavanje anomalije na sprednji strani - se obi?ajno osredoto?a na prepoznavanje nenavadnih dogodkov v video viru:

• Nenadno gibanje: Zaznavanje hitrih ali nepredvidljivih gibov, kot je nekdo, ki te?e ali nenadna mno?ica.
• Kri? - zaznavanje linij: Uporablja virtualne tripserice ali ?rte, ki spro?ijo opozorila, ko jih predmet pre?ka.
• Vdor obmo?ja: Zazna, ?e predmet vstopi ali izstopi pred vnaprej dolo?eno obmo?je znotraj okvirja.

Ti algoritmi lahko nato spro?ijo resni?na - ?asovna opozorila zanazaj - konecsistem ali po?ljite takoj?nje obvestila varnostnemu osebju.

2. Izvedba algoritma nazaj -

Thenazaj - konecSistem je odgovoren za te?ko dvigovanje, ravnanje s kompleksno analitiko podatkov in shranjevanje velikih koli?in video podatkov. Deluje s prejemanjem video tokov ali metapodatkov s spredaj - kon?nih kamer in izvaja napredno analizo, pogosto z uporabo tehnik AI in strojnega u?enja. Tu je raz?lenitevKlju?ne nalogeIzvedene po algoritmih nazaj - kon?ni algoritmi:

a. Video tok in prenos podatkov

• Zbiranje podatkov: Kamere prena?ajo video podatke v zadnjo stran - konec bodisi prek neposredne internetne povezave, lokalnih omre?ij (LANS) ali v obla?nih storitvah.
• Stiskanje: Za zmanj?anje uporabe pasovne ?irine se video tokovi pogosto stisnejo s standardi, kot soH.264 or H.265, ki ohranjajo kakovost videoposnetkov, hkrati pa zmanj?ujejo velikost datoteke.

b. Video analiza in globoko u?enje

• Zaznavanje predmetov: Zadnji del - End uporablja modele globokega u?enja, kot jeYolo, Hitrej?i r - cnn, aliSSD(Enotni multibox detektor) za zelo natan?no odkrivanje in klasifikacijo predmetov. Ti modeli so usposobljeni na velikih naborih podatkov, da prepoznajo razli?ne predmete, kot so ljudje, vozila, ?ivali itd.

• Prepoznavanje obraza: Za preverjanje ali nadzor identitete se uporabljajo algoritmi za prepoznavanje obraza, ki obi?ajno temeljijo na modelih globokega u?enja, kot soFaceNet or DeepFace. Ti modeli primerjajo obraze v video posnetkih z bazo podatkov znanih posameznikov.

• Prepoznavanje dejanja: Poleg zaznavanja predmetov lahko zadnji - konec razvrsti tudi dejanja ali vedenja znotraj videoposnetka. Na primer odkrivanje bojev, sumljivih gibanj ali drugega vnaprej dolo?enega vedenjaRNN (ponavljajo?a se nevronska omre?ja) or 3D CNNS.

• Klasifikacija dogodkov: Zadnji del - End razvr??a odkrite predmete ali vedenja v smiselne dogodke (npr. "Oseba odkrita", "vozilo predolgo", "Oblikovanje mno?ice").

c. Ozna?evanje in iskanje metapodatkov

• Ozna?evanje: Vsak okvir ali video segment je ozna?en z ustreznimi metapodatki (npr. ?as, lokacija, identificirani predmeti, dogodki).
• Indeksiranje: Podatki o video in dogodkih so indeksirani, da se omogo?ajo u?inkovito iskanje. Uporaba tehnologij, kot soElasticsearch, Iskanje je enostavno skozi ogromne koli?ine video podatkov na podlagi oznak ali metapodatkov.

Na primer, lahko i??ete "ljudi, odkrite na omejenem obmo?ju od 14. do 15. ure."

d. Analiza vedenja in odkrivanje anomalije

• Prepoznavanje vzorca: S pomo?jo modelov strojnega u?enja se iz velikih koli?in zgodovinskih podatkov nau?i, kak?na je zna?ilna vedenja v dolo?enih okoljih (npr. Trgovina, uli?ni vogal). Model nato ozna?uje odstopanja od norme.

• Korelacija dogodkov: Nazaj - Kon?ni sistemi lahko pove?ejo ve? dogodkov ali podatkovnih tokov (npr.zaznavanje gibanjazPrepoznavanje obraza). ?e je zaznana nenavadna aktivnost, lahko sistem ustvari uporabna opozorila.

• Dolga - TOM ANALIZA: S?asoma lahko sistem spremlja trende in vzorce, kar ponuja napovedne zmogljivosti (npr. Prepoznavanje potencialnih obmo?ij tatvine, ki napoveduje, kdaj lahko dolo?ena cona do?ivi porast aktivnosti).

e. Integracija in raz?irljivost v oblaku

• Shranjevanje v oblaku: Video podatki, zlasti visoki - definicijski video, lahko shranite v oblaku, kar omogo?a raz?irljivo pomnilnik brez preobremenitve lokalne infrastrukture.

• Obdelava AI v oblaku: Nekatera obdelava je v oblaku, da izkoristijo mo?no strojno opremo (npr. GPU za naloge globokega u?enja). Oblak se lahko uporablja tudi za usposabljanje modelov na velikih naborih podatkov.

3. Scenariji aplikacij

Z naprednimi zmogljivostmi spredaj - konec in zadaj - kon?ni inteligentni algoritmi se v razli?nih aplikacijah uporabljajo nadzorni sistemi:

a. Urbani nadzor v pametnih mestih

• Spremljanje prometa: Kamere lahko spremljajo prometni tok, zaznajo nesre?e in sledijo vozilom za kr?itve, kot sta hitrost ali izvajanje rde?ih lu?i.

• Upravljanje mno?ice: Kamere, opremljene z algoritmi za ?tetje in analizo vedenja, pomagajo pri upravljanju gibanja mno?ice in zagotavljajo varnost v javnih prostorih.

• Javna varnost: Kamere lahko zaznajo nenavadno vedenje (npr. Boj ali lov) in takoj opozorijo organe.

b. Nadzor na drobno za prepre?evanje kraje in vpogled v stranke

• Prepre?evanje tatvine: AI algoritmi zaznajo sumljivo vedenje, kot so nakupovanje ali nenavadni vzorci v gibanju kupcev.

• Analitika strank: Trgovci na drobno lahko s kamerami spremljajo pretok strank, analizirajo, kako dolgo kupci pre?ivijo v dolo?enih razdelkih, in optimizirajo postavitve trgovin na podlagi prometnih vzorcev.

c. Zdravstvena in bolni?ka varnost

• Spremljanje pacientov: V bolni?nicah lahko inteligentne nadzorne kamere spremljajo gibanje bolnikov, da odkrijejo padce, nepoobla??en dostop do ob?utljivih obmo?ij ali bolnikov v stiski.

• Varnost osebja: Varnostno osebje lahko prejema opozorila v primeru agresivnega vedenja ali nepoobla??enega dostopa do osebja.

d. Kriti?na za??ita infrastrukture

• Visoka - varnostna obmo?ja: Nadzorni sistemi ??itijo visoke lokacije vrednosti, kot so podatkovni centri, elektrarne in vladne zgradbe, kjer se algoritmi uporabljajo za nadzor dostopa, prepoznavanje obraza in odkrivanje anomalije.

e. Doma?a varnost

• Zaznavanje vsiljivcev: V varnosti doma lahko kamere z algoritmi za prepoznavanje obraza in algoritmi za sledenje gibanja prepoznajo vsiljivce, opozorijo lastnike stanovanj in spro?ijo alarme.

• Prepre?evanje kraje paketa: Kamere lahko odkrijejo sumljive dejavnosti, povezane s krajo paketov, in obvestijo lastnike stanovanj.

Zaklju?ek

IntegracijaInteligentni algoritmina obehspredaj - konecinnazaj - konecje revolucionarno podro?jenadzor. Od za?etnega pridobivanja podatkov in osnovnega odkrivanja dogodkov na ravni fotoaparata do napredne analitike in strojnega u?enja na stre?niku - ti algoritmi zagotavljajo celovite re?itve za razli?ne panoge. Ker se AI in strojno u?enje ?e naprej razvijajo, bodo ti sistemi postali ?e mo?nej?i, saj bodo nudili ve?jo varnost, bolj?e upravljanje z viri in napovedne zmogljivosti, ki lahko prepre?ijo potencialne gro?nje, preden se stopnjevajo.